混合设备融合了 DSP 和 MCU 架构

CEVA 宣布了其 CEVA-BX 混合处理器和 WhisPro 语音识别技术。 CEVA-BX 在单个设备中结合了数字信号处理器 (DSP) 和微控制器 (MCU) 功能，旨在满足一系列应用领域对信号处理和计算能力不断增长的需求，包括物联网、消费电子、汽车和工业的。据该公司称，新系列解决了 MCU 信号处理性能和 DSP 灵活性方面的差距，这些差距限制了设计人员轻松满足蜂窝物联网、传感器融合、神经网络推理等新兴需求的能力。

尽管 DSP、MCU 和专用处理器仍然是大多数明确定义的工作负载的最佳选择，但新兴应用程序呈现混合工作负载。因此，开发人员发现他们要么需要在更复杂的设计中结合 MCU 和 DSP，要么接受信号处理性能或控制灵活性方面的妥协。 CEVA-BX 系列旨在通过将并行处理能力与高级微处理器功能相结合的架构来支持混合工作负载应用程序（图 1）。

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图 1. CEVA-BX 框图。 （来源：CEVA）

该架构围绕可变长度流水线（最多 11 级）构建，结合了两个标量处理单元 (SPU) 与对复杂数学、FFT、除法加速的原生支持，以及对双精度、单精度和半精度浮点的可选支持-点单位。此外，该指令集支持神经网络推理和其他算法中的向量处理所需的单指令多数据 (SIMD) 操作。为了支持 MCU 类型的控制操作，该架构将具有完整 C 类型支持的指令集架构与用于分支和循环的大型通用寄存器文件和缓冲区相结合，旨在减少代码大小和速度性能。完全缓存的内存子系统支持 4GB 程序和数据空间，提供对内存页面和每个专用主端口的完全控制。对于更复杂的应用程序，开发人员可以使用 CEVA-Connect 的自动队列和缓冲区管理机制来集成协处理器并创建 CEVA-BX 内核集群（图 2）。

图 2. CEVA-Connect 数据传输。 （来源：CEVA）

CEVA-BX 最初提供两种配置 - CEVA-BX1 具有单个 32X32 位 MAC 和四路 16X16 位 MAC，CEVA-BX2 具有四路 32X32 位 MAC 和八路 16X16 位 MAC，它们也能够支持 16×8 位和 8×8 位 MAC 操作。 CEVA-BX2 可处理密集型工作负载，例如 5G PHY 控制、多麦克风波束成形和用于语音识别的神经网络，每秒高达 16 个 GMAC。 CEVA-BX1 为中低端 DSP 工作负载提供服务，例如蜂窝物联网、协议栈和永远在线的传感器融合，每秒高达 8 个 GMAC。使用专用的可信执行模式来解决安全问题，以符合严格的安全标准。 CEVA-BX 系列伴随着全面的软件开发工具链，包括高级 LLVM 编译器、基于 Eclipse 的调试器、DSP 和神经网络计算库、神经网络框架支持，如 Android NN API、ARM NN 和 Tensorflow Lite，以及行业领先的实时操作系统 (RTOS) 的选择。如需了解更多信息，请访问 CEVA-BX 产品页面。

WhisPro 语音识别

另外，CEVA 宣布其 WhisPro 技术旨在加快语音激活智能产品的实施，这些产品连接到基于云的语音助手服务，如亚马逊 Alexa、谷歌助手、百度 DuerOS 等。该技术专为始终在线的收听边缘设备而设计，围绕可扩展的循环神经网络 (RNN) 模型构建，该模型能够处理单个触发短语以及同时处理多个触发短语，以支持多个 AI 助手。 WhisPro 采用内置抗噪设计，可实现 95% 以上的独立于扬声器的唤醒短语识别率，同时最大限度地降低功耗和处理要求。为了获得更高的抗噪能力，开发人员可以将 WhisPro 与 CEVA 的 ClearVox 降噪前端技术结合使用。 WhisPro 和 ClearVox 协同工作，提供了一种抗噪声语音激活软件解决方案，旨在在 CEVA CEVA -TeakLite-4、CEVA -X2 和 CEVA -BX 设备上运行。有关更多信息，请访问 CEVA WhisPro 产品页面。